Mark D. Risser

Uno sguardo profondo sull'ondata di caldo estremo e i suoi effetti.

Nuovi metodi migliorano la comprensione di dati complessi attraverso modelli flessibili.

Esaminando i vantaggi e le applicazioni dei kernel non stazionari nel machine learning.

La ricerca mostra che ci sono ondate di caldo estremo più frequenti a causa del cambiamento climatico.

Esaminare i metodi per attribuire i cambiamenti climatici alle attività umane.

Nuovo kernel migliora i processi gaussiani per previsioni dati più precise.

Un nuovo metodo per capire e prevedere i fenomeni meteorologici estremi.